Основы статистической обработки педагогической информации

Функция coord_quickmap устанавливает соотношение сторон правильным для карт. Это очень важно, если строите планы карт местности с помощью ggplot2. Например:

1) Установите пакет карт, если не использовали его ранее.

install.packages("maps")

2) Подключите соответствующую библиотеку.

library(maps)

3) Заполните переменную картографическими данными.

ru <– map_data("world")

4) Теперь можно получить изображение карты в корректном масштабе

ggplot(ru, aes(long, lat, group = group)) +

geom_polygon(alpha=1/5, fill = "green", color = "black") +

coord_quickmap

Функция coord_polar переключает графопостроитель в режим полярных координат. Полярный координаты позволяют визуализировать интересную связь между линейчатой и круговой диаграммами. Напоследок вернёмся к тому, с чего начинали, – алмазам и их популярности в зависимости от качества. В следующем примере переменная bar заполняется вызовом процедуры формирования блоков данных для изображения. Далее, диаграмма транспонируется, тем самым приводя к линейчатому виду, и изображается в полярной системе координат отдельно:

bar <– ggplot(data = diamonds) +

geom_bar(

mapping = aes(x = cut, fill = cut),

show.legend = FALSE,

width = 1

) +

theme(aspect.ratio = 1) +

labs(x = NULL, y = NULL)

bar + coord_flip

bar + coord_polar

Упражнения

1. Преобразуйте линейчатую диаграмму с накоплением в круговую диаграмму с помощью coord_polar.

2. Где и как используется функция labs? Ознакомьтесь с документацией.

3. В чем разница между coord_quickmap и coord_map?

4. Почему важно применение coord_fixed? Что делает функция geom_abline?

5. Выполните аналогично разобранной визуализацию успеваемости учеников своего класса.

Выше было показано как создавать диаграммы рассеяния, гистограммы и прямоугольные-диаграммы. После закрепления на практике сформировался навык, легко применимый к освоению диаграмм ggplot2 любого типа. Чтобы закрепить изученное, добавим настройки положения, статистическую обработку, настройки системы координат и разбиение данных к исходному шаблону кода:

ggplot(data = <данные>) +

(

mapping = aes(<сопоставления с координатными осями и эстетикой>),

stat = <сбор дополнительной статистики>,

position = <позиция фрагментов диаграммы>

) +

<настройка координатной системы> +

<функция группирования данных>

Новый шаблон принимает семь параметров (заключенные в угловые скобки), которые применяются для описания желаемой визуализации данных. На практике редко приходится заполнять их все, чтобы построить график, так как в ggplot2 используются оптимальные значения по умолчанию для всего кроме данных, сопоставлений с осями и выбора функции geom.

Семь параметров в шаблоне составляют грамматику графопостроителя, формальную систему визуализации изображений. Грамматика основана на понимании того, что можно однозначно описать любой участок кода как комбинацию набора данных, функции графопостроителя, набора соответствий, статистической обработки, настройки положения фрагментов чертежа, системы координат и схемы группирования подмножеств исходных данных.

Чтобы понять, как это работает, вспомните, как строился простейший график с самого начала: фиксировался набор данных, затем выполнялась статистическая обработка для извлечения вспомогательной информации. Далее, выбирался способ представления каждого исходного значения и новых данных. При этом настраивались эстетические свойства геометрических примитивов, чтобы сопоставление значений каждой переменной с положением, цветом или формой объекта несло определенную смысловую нагрузку. Затем выбирали систему координат, чтобы в ней наглядно разместить полученное изображение, это само по себе тоже несет определенную эстетику, сопоставляя значения переменных с x и y. В результате получался график, но опционально ещё настраивалось местоположение объектов внутри системы координат (корректировка положения) и разбиение графика на подграфики (фасетирование). Также можно было улучшить изображение, добавив один или несколько дополнительных слоёв, на каждом из которых использовался свой набор данных, функция графопостроителя, набор сопоставлений, собиралась дополнительная статистика и регулировалось положение.

При помощи описанного метода строятся графики практически любой сложности. Другими словами, выкристаллизовавшийся в главе шаблон кода охватывает сотни тысяч уникальных графиков.

Перейдем ко второй части, анонсированной в названии раздела. Да, визуализация является важным инструментом понимания, но считается большой удачей получить исходные данные сразу в пригодном для визуализации формате. Часто приходится создавать новые переменные или сводные таблицы, переименовывать переменные или изменять порядок следования наблюдений, чтобы сделать данные немного проще для повышения наглядности их визуализации. Рассмотрим, как сделать все это и многое другое, как преобразовывать данные с помощью пакет dplyr на примере обширного набора данных о рейсах, вылетающих из Нью-Йорка.